Evidently ai-机器学习模型分析与监控

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1.Evidently AI 的主要功能

Evidently 提供了强大的功能，用于监测模型的效果。它能够从 Pandas DataFrame 或 CSV 文件中生成交互式可视化报告，同时支持 JSON 格式的效果简介。这一特性使得在 Jupyter Notebook 中使用变得非常方便。
“我们每天使用Evidently来测试数据质量和监控生产数据漂移。它消除了构建监控套件的许多麻烦，因此我们可以专注于如何对监控结果做出反应。显然，这是一个非常完善和抛光的工具。它就像我们比预期更频繁使用的瑞士军刀。”

“在Wise，Evidently被证明是一个很好的解决方案，用于监控我们生产环境中的数据分布，并将模型性能指标直接与训练数据联系起来。其广泛的功能、用户友好的可视化和详细的文档使Evidently成为我们工作的灵活有效的工具。这些功能使我们能够保持强大的模型性能，并对我们的机器学习系统做出明智的决定。”

目前，Evidently AI 能够提供六种重要的报告，涵盖了多个方面的模型性能，包括：

数据漂移报告：分析数据漂移的情况，及时发现数据分布的变化。
数值目标漂移报告：针对数值目标的模型，检测其性能是否受到数据漂移的影响。
分类目标漂移报告：针对分类目标的模型，追踪分类性能随时间的变化。
回归模型性能报告：评估回归模型的性能，帮助调整模型参数以提高预测准确性。
分类模型性能报告：用于监测分类模型的性能，并及时发现潜在问题。
概率分类模型性能报告：针对概率分类模型，提供详细的性能分析和可视化。

2.开源
技术领先
开源机器学习监控库
我们的平台建立在Evidently之上，这是一个值得信赖的开源机器学习监控工具。
有100多个指标可供使用，它是透明的，易于扩展。
从开发到生产的AI质量工具包
从对样本数据进行临时测试开始。一旦AI产品上线，就过渡到监控。一切尽在一个工具中。

运行系统检查以检测回归、压力测试模型，或在CI/CD期间进行验证。
显然，AI监控仪表板
监视器
监控生产数据并进行持续测试。获取具有丰富上下文的警报。
AI一代
LLM可观测性
了解任何基于人工智能的应用程序，包括聊天机器人、RAG和复杂的人工智能助手。

没有一种模式是永恒的。检测模型输入和输出的变化，以提前解决问题。
偶像
在没有标记数据的情况下获得模型衰变的早期预警。
偶像
了解环境和特征分布随时间的变化。
偶像
监控文本、表格数据和嵌入的变化。

显然，从初创公司到企业，成千上万的公司都在使用它。

“显然，这是一款整洁易用的产品。我的团队构建并拥有企业的机器学习平台，显然，这也是我们对其组成的选择之一。我们的模型性能监控模块以显然为核心，使我们能够关注我们的生产模型并及早采取行动。

3.“我们使用Evidently在机器学习生命周期的各个阶段持续监控我们的关键业务机器学习模型。它已成为一种宝贵的工具，使我们能够直接从我们的CI/CD和模型监控DAG中标记模型漂移和数据质量问题。我们可以在潜在问题影响最终用户之前主动解决它们。”

“通过将Evidently与MLflow集成在一起，我们MLOps平台的用户体验得到了极大的提升。Evidently的预设测试和指标加快了我们基础设施的配置，提供了用于监控生产中模型的工具。显然增强了我们平台的灵活性，使数据科学家能够进一步定制测试、指标和报告，以满足他们的独特要求。”

“显然，这是一种首创的监控工具，可以使调试机器学习模型变得简单和交互式。它真的很容易上手！”

“我们每天使用Evidently来测试数据质量和监控生产数据漂移。它消除了构建监控套件的许多麻烦，因此我们可以专注于如何对监控结果做出反应。显然，这是一个非常完善和抛光的工具。它就像我们比预期更频繁使用的瑞士军刀。”

“在Wise，Evidently被证明是一个很好的解决方案，用于监控我们生产环境中的数据分布，并将模型性能指标直接与训练数据联系起来。其广泛的功能、用户友好的可视化和详细的文档使Evidently成为我们工作的灵活有效的工具。这些功能使我们能够保持强大的模型性能，并对我们的机器学习系统做出明智的决定。”

“显然，这是一款整洁易用的产品。我的团队构建并拥有企业的机器学习平台，显然，这也是我们对其组成的选择之一。我们的模型性能监控模块以显然为核心，使我们能够关注我们的生产模型并及早采取行动。”

“我们使用Evidently在机器学习生命周期的各个阶段持续监控我们的关键业务机器学习模型。它已成为一种宝贵的工具，使我们能够直接从我们的CI/CD和模型监控DAG中标记模型漂移和数据质量问题。我们可以在潜在问题影响最终用户之前主动解决它们。”

“通过将Evidently与MLflow集成在一起，我们MLOps平台的用户体验得到了极大的提升。Evidently的预设测试和指标加快了我们基础设施的配置，提供了用于监控生产中模型的工具。显然增强了我们平台的灵活性，使数据科学家能够进一步定制测试、指标和报告，以满足他们的独特要求。”

“显然，这是一种首创的监控工具，可以使调试机器学习模型变得简单和交互式。它真的很容易上手！”

“在Realtor.com，我们使用Evidently实现了生产级特征漂移管道。这使我们能够检测上游数据源中的异常、缺失值、新引入的分类值或其他我们不想输入模型的异常。Evidently直观的界面和全面的文档使我们能够快速迭代和推出漂移管道。”
闵

4.“我们使用Evidently进行连续的模型监控，将每日推理日志与前一周的相应天数以及初始训练数据进行比较。这种做法可以防止小版本之间的分数漂移，并确保我们的模型保持新鲜和相关性。Evidently的全面测试套件已被证明是无价的，大大提高了我们的模型可靠性和运营效率。”

“显然是一个很棒的工具！我们发现在EDA期间运行数据质量报告并识别可能不稳定或需要进一步工程的功能非常有用。显然报告也是我们模型卡的重要组成部分。我们现在正在扩展到生产监控。”

“显然，我还没有看到一个更有前景的模型漂移检测框架开源！”

Realtor.com机器学习工程师
“在Realtor.com，我们使用Evidently实现了生产级特征漂移管道。这使我们能够检测上游数据源中的异常、缺失值、新引入的分类值或其他我们不想输入模型的异常。Evidently直观的界面和全面的文档使我们能够快速迭代和推出漂移管道。”
闵

ML基础设施工程师，Plaid
“我们使用Evidently进行连续的模型监控，将每日推理日志与前一周的相应天数以及初始训练数据进行比较。这种做法可以防止小版本之间的分数漂移，并确保我们的模型保持新鲜和相关性。Evidently的全面测试套件已被证明是无价的，大大提高了我们的模型可靠性和运营效率。”

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